本发明涉及一种基于随机有限集的可分辨机动群目标状态估计方法。现有方法对协作关系考虑的不足，对协作误差估计精度不够，导致跟踪精度不高。本发明方法首先进行系统建模，然后进行误差修正，最后进行状态预测与更新。本发明方法给出了在随机有限集的框架下对可分辨机动群目标的状态估计方法，该方法引入图理论，利用图理论的邻接矩阵描述目标间的协作关系，对目标间的位置向量进行优化，并对状态估计的协作误差进行修正，有效的降低目标间的协作关系部分带来的群目标状态估计的误差，解决了传统算法未考虑目标间协作关系对状态估计效果的影响的问题。
📄 2019100126892
📂 G06F17_16
👤 杭州电子科技大学
📅 2019-01-07
本发明属于智能信号处理技术领域，具体的说是一种基于变分贝叶斯的分布式一致性目标状态估计方法。本发明是假设目标马尔科夫转移概率未知且时不变，通过变分贝叶斯方法完成马尔科夫转移概率估计，再结合量测与信息混合一致性处理完成分布式状态估计，从而解决了状态转移矩阵未知条件下的机动目标多模型状态估计问题。该方法有适用范围广，鲁棒性强，估计精度高等特点，实现了复杂场景下的机动目标跟踪和参数估计，可以满足设计需求，具有良好的工程应用价值。
📄 2022103181408
📂 G06F30_27
👤 电子科技大学
📅 2022-03-29
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